03 | 你画像中的用户是真的还是假的？
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本文讨论了在产品设计中常见的认知偏差问题，即设计师和产品经理往往以自己的主观想法代表用户，而不是真正了解用户需求。作者指出了用户画像的重要性，但也警示用户画像可能存在的问题，尤其是当画像中的用户是虚构的时候。文章分析了两种用户画像类型：Persona和Profile，并强调了根据产品场景进行信息收集整理的重要性。作者通过具体案例说明了如何正确制作用户画像，以确保其在产品设计中提供准确的参考价值。文章内容技术性强，对产品设计者和技术人员具有一定的指导意义。文章还强调了保持用户画像的迭代更新的重要性，以确保其准确性和有效性。整体而言，本文为产品设计者提供了关于用户画像的深入理解和实际应用的指导，有助于消除认知偏差，提高产品设计的准确性和用户满意度。
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成葛格用户画像怎么跟产品使用的场景相契合？有没有什么方法论，工具 来验证契合度高低？作者回复: 这是一个好问题。谢谢你！ 我能理解成是：如何验证你的画像就是我们产品的目标用户画像？ 通过实践，看用户反馈，来验证。 产品使用的场景是否契合，我的理解是产品提供的功能，能不能满足用户的需求，全部能满足还是只能满足一部分？契合度是不是可以理解为满足程度。可以把用户的需求逐一列出来，然后对照着产品功能看哪些需求能被满足，满足的就打勾，不满足的就打叉，这样对照完后就能够直观的看到契合度了。这是一个工具。 如何让用户画像和产品场景更契合：一是选准用户类型，二是选取关联度更高的用户信息。比如说，你要给一款知识付费产品做用户画： 在用户类型上，你应该选上班族、学生族等一些更容易为学习付费的人群，如果选的是一些对学习没有兴趣、或者有学习心但只想“白嫖”的用户群做分析，那契合度上就会相对弱一点； 在信息层面，你应该选和知识付费关系更紧密的信息，比如说学习投入的时间、金钱、学习途径、每月收入等等，如果没有这些关键信息，只是选取了一些地域、爱好等常规信息，那契合度也会没那么高。 这是个方法论。 你的目标用户通过与产品之间的交互行为会验证你的画像是否准确以及优化的方向。 以上，希望能够解答你的疑惑。
2021-01-11230- momo123我们这些小厂的，没有人力精力去做用户访谈，如何做用户画像呢，有没有其他的办法。
作者回复: 首先，用户画像在产品设计中并不是一个必选项，它只是帮助我们了解用户、对齐用户需求的一个工具。如果已经通过其他方式足够精准的掌握了用户诉求，那就没必要公式化的一定要做用户画像。 我非常能理解你说的小厂没精力去做用户画像，这种情况下可以先根据其他途径掌握到的用户信息来推进项目。如果项目上线了有用户投诉或者说没有引起用户很好的反响，那就可能说明前期你们对用户的信息掌握的还不是很准确，这种情况下你也可以借此来说服相关方在用户访谈的环节投入人力，来校准大家对用户信息的掌握。 另外，要是没精力和时间去做用户访谈，也没有用户行为数据跟踪，可能就是靠产品经理的经验以及设计师的经验来主观生成用户画像，但是这个画像局限性比较大，关联方也不一定认可，解决不了信息偏差的问题。 有一个方法就是看竞品输出的用户画像，但是这个属于竞品公司的内部商业信息，应该也很难拿到。 咱们小厂，有没有可能，通过第三方数据拿到一手用户反馈信息啊？例如对产品评价，使用感受，下载量等。因为我不太确认你是什么行业做什么的，所以我不是太确定你所在的行业如何才能拿到一手用户信息。 在tx有个 10-100-1000原则，就是产品经理每个月必须做10个用户调查，关注100个用户博客，收集反馈1000个用户体验。这个方法看起来有些笨，但很管用。我们体验设计师也会用。 你也可以试试这个方法，虽然笨点，但是对你了解真实 用户是有帮助的，了解的多了，靠经验出的画像会更真一点。
2021-01-11422 - Geek_66bfba秒变用户角色好难呀~不知道怎么进入这个状态
作者回复: 有本书叫《演员的修养》可以考虑翻翻看
2021-01-2210 
何子炒炒老师，我们是做2B的使用系统的用户岗位很多，是需要对每个岗位做客户画像吗？那样客户画像会很多啊，如何做取舍。作者回复: 2B端的一般会按照不同岗位来做用户画像，但这个是建立在不同角色的目标、用户行为差异性较大的情况下，比如管理层和员工两类岗位；如果一些岗位的相关职能差异性不大，那也可以共用一个用户画像。 你可以根据目标和行为两个因素来判断。如果不同岗位的这两个因素比较相似，就可以采用同一个画像，当然有精力和时间，还是进一步做细分会更理想。 不知道这样能不能解答你的疑惑。
2021-01-186
DDDDesign原来用户画像的类型是这么区分的，以前都自己糊里糊涂的弄混了persona和profile两个类型。现在涨知识了。 怪不得觉得以前自己做的persona都是类似的，每次用总感觉哪里用不上。看了这节课一下子解开了我的疑惑，原来persona的信息并不是越多越好，更重要的是和产品、场景相关联。按需选取信息是关键。作者回复: 那确实呢～～ 一起加油～～
2021-01-115
石云升
我做过一次类似的产品分析，应该算是简单的用户画像。 很简单的一个方法，MECE法则：拆分时候要相互独立，完全穷尽。 这个方法最关键在于最开始如何给用户拆分，不同拆法得出的结论也完全不同。比如按年龄分类可以是18岁以下，18-30岁的，30-50岁，50-60岁，60岁以上。这就是穷尽和独立。还有按性别、地区、收入、学历、喜好、产品特性（酒的话：浓度、瓶子大小等）、使用场景（还是酒为例，宴客、家用、小聚等等）。最终形成一个产品画像。 没去过大厂，想知道大厂在做用户画像时，每个岗位是如何分工协作的。请老师解惑作者回复: 通过你的问题可以看的出来你对用户画像有一些非常不错的理解，按年龄、地域、职业等都是拆分用户的一种指标，不过这些指标更偏定量的方式，而且都能够做到足细分，这种细分的指标在做Profile的用的更多一些。 做Persona的时候会偏定性的角度来做用户群划分，比如说一线城市白领、新手妈妈、职场菜鸟等等，这种分层方式可以更好的聚焦典型用户。在一线大厂一般都会有用户研究的同学来专门做用户画像，设计师可以直接使用他们产出的画像就好了。但有时候用研同学资源排不开的时候，设计的同学也会去做这一块的工作。
2021-01-115
🍬Sabrina 兰老师看完了这节课，也了解定性分析的Persona和定量分析的Profile的区别，但是这两种画像，具体怎么生成，还是很懵圈。作者回复: Persona一般是根据用户访谈、用户调研所掌握到的用户情况整理而成，可以理解为是用户想法和倾向的集合；Profile是根据用户行为数据生成的，通常需要大量的用户行为数据的采集和沉淀，然后再抽象共性的用户行为特征，可以理解为是对已发生用户行为的总结； 不知道这样说能不能帮你更容易理解一些。
2021-05-133
哈喽哈喽哈老师每次都好认真的回复 感动！作者回复: 谢谢啦！能被你觉察，我也觉得很感动
2021-01-213
2021，要突破🤲🤖我是做b端产品设计的有两个问题想请教一下 1.我们很多需求是业务方提出的，他觉得他代表了用户，或者说他觉得用户应该这样操作……做出用户画像很多时候他们并不认可 2.真实用户有的时候会提出一些特别奇葩的需求，比如全选所有的SKU批量进行配置，而不是选择需要的SKU……很多类似得非常规操作，结果就是我们也设计出了非常规得操作方式，不知道您在过往的项目中有没我也类似的经历和解决办法作者回复: 1.用户画像的制作，业务方最好 也能参与进来，不然我们设计做的用户画像他们会觉得是我们假想的，不是真实的用户画像。只有业务方也参与进来，才能对齐大家对用户的认知，你看现在你也不认为业务方就代表了用户对吗？ 2.真实用户提出奇葩要求，这个真实用户占你所有真实用户的比重是多少？他提出这个需求背后的原因是什么？用户有时候是根据自己的情况自己给自己出了产品解决方案，然后要求我们改，但是可能我们知道背后的原因，我们能给他一个更好的解决方案。
2021-01-163
ごぶん炒炒老师：你好，我有一个问题想咨询你，就是如果从全链路的视角去复盘自己做过的项目呢？麻烦看到替我解答一下咯作者回复: 如果是项目复盘，我一般会关注以下几点： 1、why：为什么要做这个项目，是要解决什么问题，这才是做项目的根本； 2、how：做项目的思路，这里可以看得出我们思考方式的正确与否； 3、what：做了什么。那些做的好的，那些做的不好的。在推进过程中，出现了那些客观的限制对项目结果产生的一些客观影响； 另外，通过这个项目吸取了那些经验，可以给以后的项目借鉴，可以是资源沉淀、做事方法、沟通方法等。如果你的复盘要对外公开展示，那还必须注意整个复盘报告的逻辑性要串联起来。
2021-06-072